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发布时间 2022.07.12 重磅活动

YLearn因果学习开源项目「贡献者计划」精彩来袭



  • 2022年7月,九章云极DataCanvas公司重磅发布又一突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目!

  • YLearn因果学习开源项目,是全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包,率先解决了因果学习中“因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习”五大关键问题,具有一站式、新而全、用途广等特点,将“决策者”使用门槛降到最低,实现政府和企业自动化“决策”能力的有效提升。

  • 为了助力因果AI技术的广泛传播,加速因果AI的工程化应用,YLearn 社区诚挚邀请志同道合的开发者们与我们并肩创建一个严肃活泼的开源因果社区。本次贡献者计划面向全球的开发者,欢迎大家踊跃参加,共同推动因果学习的快速发展!

  • YLearn贡献者计划

  • 为了帮助大家能够循序渐进地了解、建议、开发YLearn因果学习开源项目,我们为贡献者们提供了3种类型的贡献任务,并为完成任务的贡献者精心准备了小礼品表示感谢!此次任务难易适中,大家可以快速完成各个任务~

  • 此次任务列表如下所示,具体详情请前往GitHub查看https://github.com/DataCanvasIO/YLearn/issues/16

  • 1、文档类:

    a) Docs: please translate the ‘prob.rst’from English into Chinese

    b) Docs: please translate the ‘meta.rst’from English into Chinese

    c) Docs: please translate the ‘notears.rst’from English into Chinese

    d) Docs: please translate the ‘policy.rst’from English into Chinese

  • 2、代码类:

    a) Code: please build an unit test for the function of‘graph’

    b) Code: please build an unit test for the function of‘model’

  • 3、信息类 (不限回复人数):

    a) Info: please describe your practical (financial/commercial/industrial) problem that wish to be solved by YLearn

    b) Info: please provide a causal dataset and describe the background information

    c) Info: please suggest some causal related algorithms and explain why you wish them to be implemented.

  • 参与方式

    • Step 1:打开GitHub贡献内容链接( https://github.com/DataCanvasIO/YLearn/issues/16 ),在列表中选择感兴趣的issue。其中文档类和代码类任务请跳转到相应 issue下回复“I will help this one”以认领任务,我们的社区工作人员会将此 issue 分配给你,表示确认;对于信息类任务,请直接回复。
    • Step 2:编写和开发认领的issue,完成后提交pull request(PR)。注意:提交PR后,请返回相应issue页面,回复PR链接。
    • Step 3:YLearn社区工作人员将会对提交的PR内容进行审核review,与贡献者一同探讨交流,达成共识后的PR将被合并merge到主项目中。
  • 加入社群

  • 九章云极DataCanvas【YLearn因果学习开源项目交流群】开始招募啦!

  • 【YLearn因果学习开源项目交流群】致力于为广大对因果学习感兴趣的朋友搭建一个良好的交流学习、资源互动的平台。欢迎对因果学习感兴趣的朋友,可通过添加小助手微信号:DataCanvas 入群。

  • 贡献奖励及发放

  • 为了对积极参与YLearn贡献的开发者表示感谢,我们为所有高质量的PR贡献者准备了九章云极DataCanvas公司团宠“八斗”的Luckybag大礼包!


  • (“八斗”Luckybag大礼包:帆布袋+颈枕+眼罩+靠背+鼠标垫)

    奖品发放流程
    • Step 1:请PR贡献者按照以下邮件模版联系YLearn社区

      a) 邮箱地址:ylearn@zetyun.com

      b) 邮件主题:GitHub 贡献 – issue #

      c) 邮件内容:任务链接 + GitHub 账户截图证明 + 快递收件信息

    • Step 2:信息核实后,礼包将通过快递发送。
  • 其他说明

  • 奖励标准:任务质量评选规则由 YLearn社区决定

    本次活动截止时间:2022年8月31日

    兑换期限:任务完成后请主动提供相关信息至邮箱 ylearn@zetyun.com,逾期将视为自动放弃定

    如果在开发的过程中遇到任何问题,也欢迎大家将问题发送至邮箱ylearn@zetyun.com咨询 (* YLearn社区保留活动最终解释权)

    如果你想与我们共同探讨YLearn,也欢迎点击链接留下你的问题: https://github.com/DataCanvasIO/YLearn/discussions/19

    YLearn社区欢迎你,因果学习需要你的贡献!

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